DBMS > Atos Standard Common Repository vs. KairosDB vs. Spark SQL vs. Transbase vs. Valentina Server

Vergleich der Systemeigenschaften Atos Standard Common Repository vs. KairosDB vs. Spark SQL vs. Transbase vs. Valentina Server

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Name

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Kurzbeschreibung

Highly scalable database system, designed for managing session and subscriber data in modern mobile communication networks

Verteiltes Time Series DBMS basierend auf Cassandra

Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

A resource-optimized, high-performance, universally applicable RDBMS

Object-relational database and reports server

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Key-Value Store

Time Series DBMS

Relational DBMS

DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen
Trend Chart

Punkte	0,62
Rang	#239	Overall
	#20	Time Series DBMS

Punkte	18,96
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Punkte	0,11
Rang	#341	Overall
	#150	Relational DBMS

Punkte	0,17
Rang	#327	Overall
	#145	Relational DBMS

Website

atos.net/en/convergence-creators/portfolio/standard-common-repository

github.com/kairosdb/kairosdb

spark.apache.org/sql

www.transaction.de/en/products/transbase.html

www.valentina-db.net

Technische Dokumentation

kairosdb.github.io

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

www.transaction.de/en/products/transbase/features.html

valentina-db.com/docs/dokuwiki/v5/doku.php

Entwickler

Atos Convergence Creators

Apache Software Foundation

Transaction Software GmbH

Paradigma Software

Erscheinungsjahr

2016

2013

2014

1987

1999

Aktuelle Version

1703

1.2.2, November 2018

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Transbase 8.3, 2022

5.7.5

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Development Lizenz gratis

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

Java

Scala

C und C++

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X
Windows

FreeBSD
Linux
macOS
Solaris
Windows

Linux
OS X
Windows

Datenschema

Schema and schema-less with LDAP views

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

optional

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

LDAP

Graphite protocol
HTTP REST
Telnet API

JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

All languages with LDAP bindings

Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python

Java
Python
R
Scala

C
C#
C++
Java
JavaScript
Kotlin
Objective-C
PHP
Python

.Net
C
C#
C++
Objective-C
PHP
Ruby
Visual Basic
Visual Basic.NET

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

cell division

Sharding

basierend auf Cassandra

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

keine

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Atomic execution of specific operations

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

LDAP bind authentication

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Wir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen,
sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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2. September 2019, CNX Software

Expo: Real Time A/B Testing and Monitoring with Spark Streaming and Kafka at Walmart Labs
24. Mai 2019, InfoQ.com

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24. Januar 2024, AWS Blog

What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop
3. April 2024, InfoWorld

Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024
1. April 2024, Simplilearn

Performant IPv4 Range Spark Joins | by Jean-Claude Cote
24. Januar 2024, Towards Data Science

18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024
24. Januar 2024, TechTarget

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A Look at Valentina — SitePoint
18. April 2014, SitePoint

MySQL GUI Tools for Windows and Ubuntu/Linux: Top 8 free or open source
7. Dezember 2018, H2S Media

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